Прямые изображения экзопланет редки, и им не хватает деталей. Будущие обсерватории могут изменить эту ситуацию, но пока изображения экзопланет мало что говорят исследователям. Они просто показывают присутствие планет в виде пятен света.
Однако новое исследование показывает, что всего несколько пикселей могут помочь нам понять особенности поверхности экзопланеты.
Астрономы могут напрямую получать изображения экзопланет, но только при определенных обстоятельствах. Обычно свет от звезды вымывает гораздо более слабый свет от экзопланет, вращающихся вокруг нее. Исключение составляют экзопланеты, которые очень велики, очень далеки от своей звезды или очень молоды. Астрономы могут получить изображение молодых планет в инфракрасном диапазоне, поскольку их тепловое излучение велико, в то время как свет массивных экзопланет или экзопланет, находящихся далеко от своей звезды, не так сильно вымывается.
Нечетких изображений экзопланеты AB Aur b оказалось достаточно для одной группы исследователей, чтобы расширить наше понимание формирования планет. А поскольку большинство экзопланет находят путем изучения транзитных кривых блеска, любые реальные изображения экзопланет вызывают восторг. Если авторы нового исследования правы, то даже несколько пикселей поверхности экзопланеты могут продвинуть наше понимание вперед, как это сделали кривые транзитного света.
Новое исследование называется "Глобальное картирование состава поверхности экзоземли с помощью разреженного моделирования" и доступно онлайн на сайте предварительной печати arxiv. Ведущий автор - Ацуки Кувата из отделения астрономии Токийского университета.
Исследование посвящено будущему, когда прямая визуализация экзопланет станет жизнеспособной. Сначала эти прямые изображения могут дать лишь несколько пикселей поверхности экзопланеты. Вопрос в том, как мы можем узнать как можно больше из нескольких скудных пикселей? Согласно этому исследованию, больше, чем может показаться на первый взгляд.
В своей статье команда объясняет, что "временной ряд света, отраженного от экзопланет при будущей прямой съемке, может предоставить пространственную информацию относительно поверхности планеты". Они использовали "разреженное моделирование" для извлечения информации из прямых изображений экзопланет. Разреженное моделирование - это инструмент машинного обучения, который позволяет обнаружить предсказательные закономерности в данных, даже если эти данные являются разреженными или слабыми.
Исследователи применили разреженное моделирование на так называемой "игрушечной Земле". Они выявили особенности поверхности, полезные для изучения экзопланет. "Применив нашу методику к игрушечной модели безоблачной Земли, мы показали, что наш метод позволяет получить разреженные и непрерывные распределения поверхности, а также несмешанные спектры без предварительного знания поверхности планеты", - пишут исследователи.
Они также применили свою методику к реальным данным о Земле, полученным с помощью DSCOVR/EPIC. DSCOVR - это спутник наблюдения Земли NOAA, а EPIC - полихроматическая камера на спутнике DSCOVR. EPIC - это мощный инструмент, который обеспечивает детальные измерения озона, аэрозолей, отражательной способности облаков, высоты облаков, свойств растительности и оценки УФ-излучения на поверхности Земли. Исследователи "приглушили" все эти подробные данные о поверхности Земли, как если бы это была далекая экзопланета, на которую они смотрели.
Применив свой метод разреженного моделирования к данным DSCOVR/EPIC, они обнаружили закономерности, которые они определили как океаны и облачный покров. Они также обнаружили два компонента, которые они идентифицировали как сушу. "Кроме того, мы обнаружили два компонента, которые напоминают распределение суши. Один из компонентов отражает пустыню Сахара, а другой примерно соответствует растительности, хотя их спектры все еще загрязнены облаками".
Ученые работают над тем, чтобы извлечь как можно больше информации из разреженных данных на изображениях экзопланет. Один из методов называется регуляризация Тихонова. На изображении ниже сравнивается разреженное моделирование команды с регуляризацией Тихонова. "Мы пришли к выводу, что разреженное моделирование дает лучшие выводы о распределении поверхности и несмешанных спектрах, чем метод, основанный на регуляризации Тихонова", - пишут авторы.
Это исследование является усовершенствованием некоторых предыдущих работ, и результаты интригуют. Одним из препятствий в такого рода работе является то, что планеты вращаются. Чтобы результаты были достоверными, ученые должны учитывать вращение экзопланеты с предельной точностью. Но облака не сидят на месте, пока мы снимаем их портреты с расстояния в десятки и сотни световых лет. В исследовании пришлось сделать поправку на это. "Кроме того, мы приняли распределение поверхности конечного члена за статичное, но мы также должны учитывать динамическое движение поверхностей, особенно для облаков", - пишет команда в своем заключении.
Эта работа приобретает новое значение, потому что в будущем телескопы начнут получать изображения экзопланет напрямую. Это сфера новых мощных наземных телескопов, таких как предстоящий Европейский чрезвычайно большой телескоп (E-ELT) и Гигантский Магелланов телескоп (GMT). Эти телескопы очень мощные и будут давать изображения более четкие, чем космические телескопы. Резкость необходима для обнаружения прямого света от экзопланет и получения их изображений.
В настоящее время прямые изображения экзопланет не содержат большого количества деталей. Они по-прежнему интересны и в некотором смысле ценны с научной точки зрения, но они не показывают детали поверхности.
Художники - это еще один ресурс в области получения изображений экзопланет. Такие искусные иллюстраторы, как Мартин Корнмессер из ЕКА, вызывают наше любопытство и волнение своими изображениями далеких миров, основанными на данных. Если бы Корнмессер и другие не распространяли информацию об экзопланетах среди широкой публики, мы были бы совсем в другом месте.
В 2015 году директор проекта GMT Патрик Маккарти сообщил журналу Forbes, что "мы должны [также] быть в состоянии увидеть планеты, похожие на Юпитер и Сатурн, формирующиеся вокруг звезд в звездообразующих комплексах Ориона и Тельца Млечного Пути с относительной легкостью".
Но эти изображения не будут кристально чистыми, и на них не будут видны все детали поверхности планеты. Ученым придется извлечь как можно больше деталей из этих изображений с помощью машинного обучения, моделирования, симуляции и других инструментов.
По информации https://www.astronews.ru/cgi-bin/mng.cgi?page=news&news=20220414210945
